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Los robots se han vuelto muy buenos para moverse rápido, repetir pasos y realizar trabajos que nos desgastarían a usted y a mí. Pero pídale a un robotic que recoja algo delicado, de forma extraña o ligeramente diferente del último elemento que manipuló, y las cosas pueden complicarse un poco rápidamente.
Ahí es donde entra en juego una nueva colaboración entre ABB Robotics y PSYONIC. ABB Robotics está trabajando con PSYONIC, una empresa de biónica de California, para explorar si los datos de tacto y movimiento del mundo actual procedentes del uso de prótesis humanas pueden ayudar a entrenar brazos robóticos.
En otras palabras, el mismo tipo de mano biónica que ayuda a una persona a agarrar una herramienta, recoger un objeto frágil o ajustar la presión en tiempo actual podría ayudar a enseñar a los robots cómo realizar mejor esas tareas.
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EL BRAZALETE ROBÓTICO SUAVE DA A LOS USUARIOS DE MANO PROTÉSICA UN CONTROL NATURAL
PSYONIC Potential Hand puede capturar datos de tacto, movimiento y fuerza de agarre del uso protésico humano actual. (Robótica ABB)
Cómo una mano biónica podría enseñarle a un robotic
La colaboración se centra en Potential Hand de PSYONIC y el cobot GoFa de ABB. La Potential Hand se desarrolló originalmente para uso protésico. Tiene dedos multiarticulados, sensores de presión, retroalimentación de vibración y mecánica versatile que lo ayudan a adaptarse a objetos irregulares. Esa combinación es importante porque el agarre humano no es una acción fija. Sostienes una taza de café de manera diferente a un destornillador. Manejas un huevo de manera diferente que un teléfono. La mayoría de nosotros hacemos eso sin pensar en ello.
Para los robots, ese ajuste instintivo es difícil. ABB y PSYONIC quieren explorar cómo los datos de movimiento, contacto y fuerza de agarre de Potential Hand pueden ayudar a entrenar robots para manipular objetos frágiles, desiguales o impredecibles. El cobot GoFa de ABB aporta el lado industrial de la ecuación, ofreciendo la precisión y repetibilidad necesarias para probar esos movimientos de forma controlada. El resultado podría ser un brazo robótico que aprenda de datos reales de manipulación humana y luego aplique esa información a las tareas de fábrica y almacén.
Por qué el agarre del robotic es un problema tan difícil
Los robots industriales ya pueden levantar, mover, soldar, clasificar y ensamblar a una velocidad impresionante. Sin embargo, muchos todavía luchan cuando una tarea implica un toque sutil. Piense en un robotic que recoge un paquete blando, un componente médico o una pieza que se desplaza ligeramente sobre una cinta transportadora. Demasiada presión puede dañar el artículo. Una presión demasiado pequeña puede hacer que el robotic lo deje caer. Un pequeño cambio de ángulo puede arruinar todo el proceso.
EL ROBOT QUE QUITA EMPLEOS APRENDE EN EL TRABAJO Y LLEGA A LA FÁBRICA
Por eso, el agarre y la destreza siguen siendo desafíos importantes en la automatización. ABB llama a esto una parte clave de la Robótica Versátil Autónoma, o AVR, su visión de robots que pueden detectar, razonar, mover y manejar objetos con precisión en entornos cambiantes.
Marc Segura, presidente de ABB Robotics, lo expresó de esta manera: La destreza humana sigue siendo «una de las cosas más difíciles de replicar en la robótica de grado industrial». Dijo que la colaboración con PSYONIC podría ayudar a «cerrar la brecha de larga knowledge» entre la destreza humana y la de los robots. En esa brecha es donde esta tecnología podría marcar una diferencia actual.
¿Qué hace que PSYONIC Potential Hand sea diferente?
PSYONIC Potential Hand fue construido para ayudar a las personas. Utiliza management mioeléctrico, detección táctil y mecánica suitable en un diseño liviano. Sus sensores pueden detectar la presión durante el agarre, mientras que la retroalimentación por vibración puede ayudar a comunicar el tacto a la persona que lo usa. Esa misma capacidad de detección podría ser valiosa para los robots.
La IA permite a un hombre paralizado controlar un brazo robótico con señales cerebrales
PSYONIC cube que Potential Hand puede capturar datos detallados sobre el movimiento, el contacto y la fuerza de agarre. Cuando esa mano es utilizada por personas en situaciones del mundo actual, puede generar un conjunto de datos más pure que una demostración de robotic en un laboratorio.
El cobot GoFa de ABB se está utilizando para probar cómo los datos de las manos biónicas podrían ayudar a los robots a manipular objetos delicados e irregulares. (Robótica ABB)
El Dr. Aadeel Akhtar, fundador y director ejecutivo de PSYONIC, calificó la manipulación diestra como «un desafío de datos tanto como un desafío de {hardware}». Esa línea realmente llega al meollo de esto. Es importante tener mejores manos robóticas. Sin embargo, los datos de capacitación detrás de esas manos pueden ser los que decidan cuán útiles serán en los lugares de trabajo reales.
Dónde podrían aparecer primero los datos de la mano biónica
ABB y PSYONIC afirman que este trabajo podría aplicarse a los sectores de la automoción, la industria aeroespacial, el embalaje, la logística y las ciencias biológicas. Eso tiene sentido. Se trata de industrias en las que los robots ya desempeñan un papel importante, pero en las que un manejo delicado o variable todavía puede ralentizar las cosas. Un robotic que pueda ajustar mejor su agarre podría ayudar con componentes frágiles, productos con formas extrañas, embalajes blandos o tareas repetitivas que son duras para el cuerpo.
ROBOTS HUMANOIDES MANEJAN LOS CONTROLES DE CALIDAD Y EL MONTAJE EN LA PLANTA AUTOMÓVIL
La Federación Internacional de Robótica también ha señalado el agarre avanzado y la integración digital como una forma de reducir el tiempo de ingeniería hasta en un 30%. Esto es importante para las empresas porque la automatización a menudo se retrasa debido a la configuración, el ajuste y la ingeniería personalizada. Si las manos robóticas táctiles pueden reducir parte de ese trabajo, las empresas podrían implementar robots más rápido y utilizarlos de maneras más flexibles.
Cómo los robots entrenados táctilmente podrían cambiar el trabajo en las fábricas
Hay un lado esperanzador en esto. Los robots que realizan trabajos repetitivos o ergonómicamente desafiantes podrían reducir la tensión sobre las personas. Eso podría significar que menos trabajadores se quedaran atrapados haciendo el mismo movimiento doloroso todo el día. Sin embargo, aquí también hay una cuestión laboral más importante. Robots más capaces podrían asumir tareas que antes parecían demasiado variables para automatizarse. Eso puede afectar la forma en que las empresas contratan, capacitan y asignan trabajo en el futuro.
La versión más útil de esta tecnología ayudaría a las personas en lugar de simplemente reemplazarlas. Por ejemplo, los robots podrían encargarse del agarre repetitivo mientras los trabajadores se concentran en la supervisión, los controles de calidad, la configuración de las máquinas y el trabajo más calificado.
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Las conclusiones clave de Kurt
ABB Robotics y PSYONIC están adoptando un enfoque diferente para uno de los problemas más difíciles de la robótica: el tacto. En lugar de entrenar robots sólo en un laboratorio, quieren utilizar datos reales de movimiento y agarre de una mano biónica que la gente ya usa. Eso podría ayudar a los robots a mejorar en tareas delicadas y variables que tradicionalmente han sido difíciles de automatizar. También podría acercar a los robots industriales a trabajar de forma segura y eficaz con humanos en más entornos. Pero el lado humano no debería perderse en la emoción. Si los robots van a aprender del contacto humano, las empresas deben tener claridad sobre el uso de datos, el impacto en el lugar de trabajo y las pruebas de seguridad.
La colaboración podría ayudar a que los robots sean más útiles en fábricas, almacenes y otros lugares de trabajo donde es importante un agarre preciso. (Robótica ABB)
¿Se sentiría cómodo sabiendo que un robotic en el trabajo fue entrenado utilizando datos reales del tacto humano? Háganos saber escribiéndonos a CyberGuy.com.
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